【摘 要】
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本文主要讨论了几种预测方法以及在浙江电力市场和中国股票市场的应用实例。预测方法主要介绍了统计学方法和BP神经网络算法。对统计算法中回归模型中的假设条件、平滑指数的
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本文主要讨论了几种预测方法以及在浙江电力市场和中国股票市场的应用实例。预测方法主要介绍了统计学方法和BP神经网络算法。对统计算法中回归模型中的假设条件、平滑指数的自适应调整、ARMA模型的参数估计作了一些分析。指出可以通过BP算法进行ARMA模型的参数估计,并比较了BP作为预测算法与统计模型的异同。文中提出了数据清理的一些方法,给出了通过灵敏度分析来进行因子筛选的一种算法。 电力工业的市场化改革突出了市场清算价格(MCP)预测的重要性。本文给出了一种浙江电力市场MCP的预测方案,对浙江电力市场下一交易日市场清算价格进行了预测,得到的预测精度达到90%左右。在此基础上,研究了发电商报价决策问题,并开发出相应的软件,解决该问题时,提出了一种基于图的邻接矩阵的聚类算法,取得了满意的效果。 预测并非对所有的问题都是有效的,本文第四部分就是这样的一个实例。用线性和非线性两种方式对中国股票市场指数收益率的预测分析表明,根据历史数据得不到有关未来收益率的有效信息,验证了中国股票市场具有弱有效性。
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